คำนวณ ชี้แจง ถัว เฉลี่ยเคลื่อนที่

วิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักใน Excel โดยใช้ Smoothing. Excel การวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับ Dummies, 2nd Edition เครื่องมือ Exponential Smoothing ใน Excel คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างไรก็ตามการคำนวณค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวให้เป็นไปตามค่าที่ชี้แจงทำให้มีค่าล่าสุด ผลกระทบที่ใหญ่ขึ้นในการคำนวณโดยเฉลี่ยและค่าเก่ามีผลน้อยกว่าการถ่วงน้ำหนักนี้ทำได้โดยการปรับให้เรียบการแสดงให้เห็นว่าเครื่องมือ Exponential Smoothing ทำงานอย่างไรสมมติว่าคุณกำลังดูข้อมูลอุณหภูมิรายวันเฉลี่ยอีกครั้งเพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนัก ให้ใช้ขั้นตอนต่อไปนี้เมื่อต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ได้รับการอธิบายอย่างละเอียดให้คลิกที่ปุ่มคำสั่ง Analysis ข้อมูลของ Data เมื่อ Excel แสดงกล่องโต้ตอบ Data Analysis ให้เลือกรายการ Exponential Smoothing จากรายการแล้วคลิก OK Excel จะแสดงไดอะล็อก Smoothing แบบ Exponential Smoothing ระบุข้อมูลหากต้องการระบุ t ข้อมูลที่คุณต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยการชี้แจงชี้แจงให้คลิกในกล่องข้อความ Input Range จากนั้นระบุช่วงการป้อนข้อมูลโดยการพิมพ์ที่อยู่ช่วงของแผ่นงานหรือเลือกช่วงของแผ่นงานถ้าช่วงป้อนข้อมูลของคุณมีป้ายข้อความเพื่อระบุ หรืออธิบายข้อมูลของคุณให้เลือกช่องทำเครื่องหมาย Labels ระบุค่าคงที่ที่ราบรื่นป้อนค่าคงที่ที่ราบเรียบในกล่องข้อความ Damping Factor ไฟล์ Excel Help แนะนำว่าคุณใช้ค่าคงที่ที่ราบเรียบระหว่าง 0 2 ถึง 0 3 สมมุติอย่างไรก็ตามถ้า คุณกำลังใช้เครื่องมือนี้คุณมีความคิดของคุณเองเกี่ยวกับสิ่งที่ถูกต้องคงราบคือถ้าคุณ clueless เกี่ยวกับการคงที่ราบเรียบบางทีคุณอาจไม่ควรใช้เครื่องมือนี้ Excel Excel ที่จะวางข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขยับ exponent ใช้ กล่องข้อความ Output Range เพื่อระบุช่วงของแผ่นงานที่คุณต้องการวางข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ตัวอย่างเช่นในแผ่นงานคุณจะวางข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ลงในแผ่นงาน ช่วง B2 B10 เลือกแผนภูมิข้อมูลที่ได้รับการจัดเรียงตามข้อมูลที่ได้รับการชี้แจงอย่างละเอียดจากนั้นให้เลือกช่องทำเครื่องหมายแผนภูมิ ตัวเลือกระบุว่าคุณต้องการคำนวณข้อมูลข้อผิดพลาดมาตรฐานเมื่อต้องการคำนวณข้อผิดพลาดมาตรฐานเลือกกล่องกาเครื่องหมายข้อผิดพลาดมาตรฐาน Excel จะวางค่าความผิดพลาดมาตรฐานถัดจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเคลื่อนไหวที่ชี้แจงหลังจากเสร็จสิ้นการระบุว่าคุณต้องการคำนวณข้อมูลเฉลี่ยที่ต้องการและที่ใดที่คุณต้องการ วางไว้ให้คลิก OK คำนวณข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่การคำนวณค่าเฉลี่ยความถนัดที่ถ่วงน้ำหนักเป็นตัวเลขเป็นตัววัดความเสี่ยงที่พบมากที่สุด แต่มีหลายรสชาติในบทความก่อนหน้านี้เราได้แสดงวิธีการคำนวณความผันผวนทางประวัติศาสตร์ที่เรียบง่าย บทความดูการใช้ความผันผวนเพื่อวัดความเสี่ยงในอนาคตเราใช้ข้อมูลราคาหุ้นที่เกิดขึ้นจริงของ Google เพื่อคำนวณความผันผวนรายวันตามข้อมูลหุ้นภายใน 30 วันในบทความนี้เราจะปรับปรุงความผันผวนที่เรียบง่ายและหารือเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบถ่วงน้ำหนักแบบ EWMA Historical Vs ความผันผวนตามนัยแรกให้ s ใส่เมตริกนี้เป็นบิตของมุมมองมีสอง appr กว้าง oaches ความผันผวนทางประวัติศาสตร์และโดยนัยหรือโดยนัยวิธีการทางประวัติศาสตร์สมมติว่าอดีตเป็นบทนำที่เราวัดประวัติศาสตร์ด้วยความหวังว่าจะเป็นความเป็นไปได้ที่จะคาดการณ์ความผันผวนโดยนัยในมืออื่น ๆ ละเว้นประวัติศาสตร์ที่จะแก้ปัญหาความผันผวนโดยนัยตามราคาในตลาดมันหวังว่าตลาดรู้ ดีที่สุดและราคาในตลาดที่มีแม้โดยนัยประมาณการความสอดคล้องของความผันผวนสำหรับการอ่านที่เกี่ยวข้องให้ดูที่การใช้และข้อ จำกัด ของความผันผวนหากเรามุ่งเน้นเพียงสามวิธีทางประวัติศาสตร์ด้านซ้ายข้างต้นพวกเขามีสองขั้นตอนในการร่วมกัน คำนวณชุดของผลตอบแทนเป็นระยะ ๆ ใช้สูตรการถ่วงน้ำหนักประการแรกเราคำนวณผลตอบแทนเป็นระยะ ๆ โดยปกติแล้วจะเป็นชุดของผลตอบแทนรายวันที่ผลตอบแทนแต่ละรายการจะแสดงด้วยคำที่ประกอบกันอย่างต่อเนื่องในแต่ละวันเราจะบันทึกล็อกอัตราส่วนของหุ้น ราคาคือวันนี้หารด้วยราคาเมื่อวานนี้และอื่น ๆ ซึ่งจะสร้างชุดของผลตอบแทนรายวันตั้งแต่ ui ไปจนถึง u im ขึ้นอยู่กับจำนวนวันที่เราวัด นี่เป็นวิธีที่สามวิธีแตกต่างกันในบทความก่อนหน้านี้การใช้ความผันผวนเพื่อวัดความเสี่ยงในอนาคตแสดงให้เห็นว่าภายใต้สองข้อดีที่ยอมรับได้ค่าความแปรปรวนที่เรียบง่ายคือค่าเฉลี่ยของผลตอบแทนที่ได้จากการแปลงเป็นกำลังสอง แต่ละผลตอบแทนเป็นระยะจากนั้นหารจำนวนทั้งหมดด้วยจำนวนวันหรือข้อสังเกต m ดังนั้นจึงเป็นเพียงแค่ค่าเฉลี่ยของผลตอบแทนเป็นระยะ ๆ ทำให้เกิดความแตกต่างอีกวิธีหนึ่งผลตอบแทนแต่ละอันจะได้รับน้ำหนักเท่ากันดังนั้นถ้า alpha a เป็น weighting ปัจจัยโดยเฉพาะอย่างยิ่ง 1 เมตรแล้วความแปรปรวนง่ายมีลักษณะเช่นนี้ EWMA ปรับปรุงความแปรปรวนง่ายจุดอ่อนของวิธีนี้คือผลตอบแทนทั้งหมดจะได้รับน้ำหนักเดียวกันกลับวานนี้เมื่อเร็ว ๆ นี้ไม่มีอิทธิพลต่อความแปรปรวนมากกว่าเดือนที่ผ่านมา s return ปัญหานี้ได้รับการแก้ไขโดยใช้ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ถ่วงน้ำหนัก EWMA ซึ่งเป็นผลตอบแทนที่มากขึ้นเมื่อเร็ว ๆ นี้มีน้ำหนักมากกว่าค่าความแปรปรวน EWMA ที่ถ่วงน้ำหนักแบบเมเยอร์ชี้แจง แนะนำแลมบ์ดาซึ่งเรียกว่าพารามิเตอร์การให้ราบเรียบแลมบ์ดาจะต้องมีค่าน้อยกว่าหนึ่งค่าภายใต้เงื่อนไขนั้นแทนน้ำหนักที่เท่ากันผลตอบแทนที่ได้รับจะเพิ่มขึ้นตามตัวคูณดังตัวอย่างต่อไปนี้ตัวอย่างเช่น RiskMetrics TM ซึ่งเป็น บริษัท บริหารความเสี่ยงทางการเงินมีแนวโน้มที่จะใช้ แลมบ์ดาจาก 0 94 หรือ 94 ในกรณีนี้ผลตอบแทนย้อนกลับเป็นระยะ ๆ เป็นครั้งแรกโดยมีการถ่วงน้ำหนักเป็น 1-0 94 94 0 6 ผลตอบแทนที่ได้จะเป็นตัวเลข lambda-multiple ของน้ำหนักก่อนหน้าในกรณีนี้ 6 คูณด้วย 94 5 64 และน้ำหนักของวันที่สามก่อนเท่ากับ 1-0 94 0 94 2 5 30. ความหมายของเลขยกกำลังใน EWMA แต่ละน้ำหนักเป็นตัวคูณที่คงที่เช่น lambda ซึ่งต้องน้อยกว่าหนึ่งในน้ำหนักของวันก่อนหน้านี้ ความแตกต่างระหว่างความผันผวนเพียงอย่างเดียวกับ EWMA สำหรับ Google แสดงไว้ด้านล่างความผันผวนของตัวแปรจะมีผลต่อการฟื้นตัวของแต่ละช่วงโดย 0 196 เป็นแสดงในคอลัมน์ O เรามีสองปีของข้อมูลราคาหุ้นรายวันนั่นคือ 509 ผลตอบแทนรายวันและ 1 509 0 196 แต่สังเกตว่าคอลัมน์ P กำหนดน้ำหนักของ 6 แล้ว 5 64 แล้ว 5 3 และอื่น ๆ นั่นคือความแตกต่างระหว่าง ความแปรปรวนอย่างง่ายและ EWMA หลังจากที่เราสรุปชุดทั้งหมดในคอลัมน์ Q เรามีความแปรปรวนซึ่งเป็นค่าสแควร์ของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานถ้าเราต้องการความผันผวนเราต้องจำไว้ว่าให้ใช้รากที่สองของความแปรปรวนดังกล่าว ในความผันผวนรายวันระหว่างความแปรปรวนและ EWMA ในกรณีของ Google มันสำคัญตัวแปรง่ายทำให้เรามีความผันผวนรายวัน 2 4 แต่ EWMA ให้ความผันผวนรายวันเพียง 1 4 ดูสเปรดชีตเพื่อดูรายละเอียด Apparently, ความผันผวนของ Google ตัดสินลงมากขึ้น เมื่อเร็ว ๆ นี้ความแปรปรวนง่ายอาจจะสูงเทียมความแปรปรวนของวันนี้เป็นหน้าที่ของความแตกต่างของวัน Pior คุณจะสังเกตเห็นว่าเราจำเป็นต้องคำนวณชุดยาวของน้ำหนักลดลงชี้แจงเราชนะ t ทำคณิตศาสตร์ที่นี่ แต่หนึ่งในคุณสมบัติที่ดีที่สุด ของ EWMA คือชุดทั้งหมดจะลดลงเป็นสูตร recursive ซึ่งหมายความว่าการอ้างอิงความแปรปรวนในวันนี้คือฟังก์ชันของความแปรปรวนของวันก่อนหน้าคุณสามารถหาสูตรนี้ในสเปรดชีตได้ด้วยและจะให้ผลเหมือนกันกับ การคำนวณ longhand กล่าวว่าความแปรปรวนของวันนี้ภายใต้ EWMA เท่ากับความแปรปรวนของวานนี้ที่ถ่วงน้ำหนักโดย lambda บวกกับการเพิ่มกำลังสองของ squared เมื่อเทียบกับ lambda ลบอย่างใดอย่างหนึ่งสังเกตว่าเราเพิ่งเพิ่มเงื่อนไขสองข้อด้วยกันเมื่อวานนี้และมีการถ่วงน้ำหนักถ่วงน้ำหนักเมื่อวานนี้ เป็นพารามิเตอร์ที่ราบเรียบของเราแลมบ์ดาที่สูงกว่าเช่น RiskMetric s 94 บ่งชี้ว่าการสลายตัวช้าลงในซีรีส์ - ในแง่สัมพัทธ์เราจะมีจุดข้อมูลมากขึ้นในซีรีส์และจะลดลงอย่างช้าๆในทางกลับกันถ้าเรา ลดแลมบ์ดาเราบ่งชี้ว่าการสลายตัวที่สูงขึ้นทำให้น้ำหนักลดลงอย่างรวดเร็วและเป็นผลโดยตรงจากการผุกร่อนที่รวดเร็วใช้จุดข้อมูลน้อยลงในสเปรดชีต lambda เป็น inp ut เพื่อให้คุณสามารถทดลองกับความไวของมันความผันผวนของการเปลี่ยนแปลงในช่วงเวลาคือค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของหุ้นและความเสี่ยงที่พบบ่อยที่สุดนอกจากนี้ยังเป็นรากที่สองของการแปรปรวนเราสามารถวัดความแปรปรวนของความแปรปรวนในอดีตหรือโดยนัยได้เมื่อการวัดในอดีตวิธีที่ง่ายที่สุด เป็นความแปรปรวนง่าย แต่ความอ่อนแอกับความแปรปรวนที่เรียบง่ายคือผลตอบแทนทั้งหมดจะมีน้ำหนักเท่ากันดังนั้นเราจึงต้องเผชิญกับข้อ จำกัด ทางการค้าที่คลาสสิคเราต้องการข้อมูลมากขึ้นเสมอ แต่ข้อมูลที่มากขึ้นเรามีการคำนวณของเรามากขึ้นโดยเจือจางด้วยข้อมูลที่มีความเกี่ยวข้องน้อยกว่า ค่าเฉลี่ย EWMA ช่วยเพิ่มความแปรปรวนได้ง่ายโดยการกำหนดน้ำหนักให้ได้ผลตอบแทนเป็นระยะ ๆ โดยการทำเช่นนี้เราสามารถใช้ตัวอย่างขนาดใหญ่ แต่ยังให้น้ำหนักมากขึ้นกับผลตอบแทนล่าสุด หากต้องการดูบทแนะนำเกี่ยวกับภาพยนตร์เกี่ยวกับหัวข้อนี้โปรดไปที่ Bionic Turtle. Given xi ชุดเวลาฉันต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักโดยมีหน้าต่างเฉลี่ยของจุด N ซึ่งการชั่งน้ำหนักสนับสนุนค่าล่าสุดมากกว่าค่าที่เก่ากว่าในการเลือก น้ำหนักฉันใช้ความจริงที่คุ้นเคยว่าชุดรูปเรขาคณิตมาบรรจบกันที่ 1 คือผลรวม frac k ให้คำมากมายมากมายที่ถูกถ่ายเอาไว้เพื่อให้ได้จำนวนน้ำหนักที่ไม่ต่อเนื่องซึ่งรวมกันเป็นเอกภาพฉันเพียงแค่ใช้คำ N แรกของ เรขาคณิตชุด frac k แล้ว normalizing โดยผลรวมของพวกเขาเมื่อ N 4 ตัวอย่างเช่นนี้จะช่วยให้น้ำหนักที่ไม่ใช่ normalized ซึ่งหลังจาก normalizing โดยผลรวมของพวกเขาให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเพียงแค่ผลรวมของผลิตภัณฑ์ของ ล่าสุด 4 ค่าเทียบกับน้ำหนักปกติเหล่านี้วิธีการนี้ generalises ในทางที่เห็นได้ชัดในการย้ายหน้าต่างของความยาว N และดูเหมือน computationally ง่ายเป็น well. Is มีเหตุผลที่จะไม่ใช้วิธีง่ายๆในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักโดยใช้น้ำหนักชี้แจงนี้ ผม ถามเพราะรายการวิกิพีเดียสำหรับ EWMA ดูเหมือนซับซ้อนมากขึ้นซึ่งทำให้ฉันสงสัยว่าคำจำกัดความของ EWMA อาจเป็นไปได้หรือไม่ที่มีคุณสมบัติทางสถิติบางอย่างที่คำจำกัดความง่ายๆดังกล่าวไม่ได้หรือมีความคล้ายคลึงกันในวันพฤหัสบดีที่ 28 พฤศจิกายน 2553 เวลา 23.55 น. สมมติว่าคุณไม่มีค่าผิดปกติและไม่มีการเปลี่ยนแปลงระดับและไม่มีเวลาและไม่มี Dummies ตามฤดูกาล 2 ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่เหมาะสมที่สุดมีน้ำหนักที่ตกอยู่บนเส้นโค้งเรียบที่สามารถอธิบายได้โดยค่าสัมประสิทธิ์ 1 3 ค่าความแปรปรวนของค่าความผิดพลาดเป็นค่าคงที่ ไม่มีชุดสาเหตุที่เป็นที่รู้จักทำไมถึงสมมติฐานทั้งหมด IrishStat 1 ต. ค. ที่ 21 18 Ravi ในตัวอย่างที่กำหนดผลรวมของสี่ข้อแรกคือ 0 9375 0 0625 0 125 0 25 0 5 ดังนั้นสี่ข้อแรก ๆ จึงถือได้.93 8 ของน้ำหนักทั้งหมด 6 2 อยู่ในหางที่ตัดแล้วใช้วิธีนี้เพื่อให้ได้น้ำหนักตามปกติที่รวมกันเป็นหนึ่งเดียวโดยแบ่งการแบ่งออกเป็น 0 9375 ซึ่งจะให้ 0 06667, 0 1333, 0 2667, 0 5333 Assad Ebrahim 1 ต. ค. 14 ที่ 22 21 ฉันพบว่า computi ค่าเฉลี่ยที่ใช้ถ่วงน้ำหนักโดยใช้เส้นโค้ง overlay alpha x - overline, alpha 1 is. a วิธีง่ายเพียงบรรทัดเดียวนั่นคือได้ง่ายถ้าเพียงประมาณ, interpretable ในแง่ของตัวเลขที่มีประสิทธิภาพของกลุ่มตัวอย่าง N alpha เปรียบเทียบแบบฟอร์มนี้กับแบบฟอร์ม สำหรับการประมวลผลค่าเฉลี่ยที่ใช้เพียงอย่างเดียวต้องใช้ค่าปัจจุบันและค่าเฉลี่ยในปัจจุบันและมีเสถียรภาพเป็นตัวเลขเทคนิคนี้จะรวมประวัติทั้งหมดไว้ในค่าเฉลี่ยข้อดีหลัก ๆ สองประการคือการใช้หน้าต่างแบบเต็มรูปแบบแทนการตัดทอน ในคำถามที่ว่าในบางกรณีสามารถลดลักษณะการวิเคราะห์ตัวกรองและลดความผันผวนที่เกิดขึ้นได้หากค่าข้อมูลขนาดใหญ่หรือเล็กมากเป็นส่วนหนึ่งของชุดข้อมูลตัวอย่างเช่นพิจารณาผลการกรองหากข้อมูลมีค่าเป็นศูนย์ยกเว้น สำหรับค่าที่มีค่าเป็น 10 6. ตอบ 29 พ. ย. 55 ที่ 0 33